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CRM na era da IA: dados, estratégia e o novo marketing orientado por inteligência
O mercado digital vive uma espécie de ressaca coletiva. Durante anos, a receita para o crescimento parecia simples: injetar orçamento em mídias de performance, comprar pacotes de mídia em massa e esperar que os algoritmos das grandes plataformas fizessem o milagre da conversão. No entanto, à medida que os custos de aquisição de clientes (CAC) disparam e o comportamento do consumidor se fragmenta, o mercado começa a redescobrir uma verdade antiga: ter dados não significa ter inteligência.
No recente episódio do podcast Builders, os especialistas Denys Fehr, Founder & CEO da Just a Little Data e Vinicius Ramos, Business Intelligence Director, trouxeram um debate profundo sobre a evolução do gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e como a inteligência artificial está redefinindo as regras do jogo.
Se a sua empresa ainda enxerga o CRM apenas como um software ou uma planilha para registrar vendas, você está perdendo dinheiro. Abaixo, analisamos as principais lições desse debate que está moldando o futuro do marketing de dados.
1. O retorno triunfal do CRM: da massa ao contexto
O CRM passou por ciclos claros no mercado corporativo. Há duas décadas, grandes bancos, seguradoras e empresas de telecomunicações o utilizavam como o núcleo central de suas estratégias de vendas. Com a explosão do Facebook e do Google, o foco mudou drasticamente para a compra de mídia em massa.
Como explicou Denys Fehr durante o painel:
“O CRM volta para um protagonismo muito forte e com um volume de dados muito maior do que só os transacionais que existiam antes. Hoje a gente fala dos transacionais e dos dados não transacionais.”
Esse retorno ao centro do palco acontece porque o disparo em massa saturou o consumidor. A grande virada de chave atual é entender que CRM não é o software que você assina; é uma estratégia de relacionamento. O foco deve estar no “R” da sigla (Relationship). Às vezes, o alvo da sua estratégia nem é mais seu cliente ativo, mas sim um consumidor que está influenciando um decisor de compras no futuro.
2. A armadilha do volume de dados e o papel da engenharia
Vivemos em uma época onde identificar o usuário teoricamente ficou mais fácil. Sabemos nomes, e-mails, comportamentos de navegação e históricos de compras. Mas, paradoxalmente, esse excesso de informação tornou-se um dos maiores desafios operacionais das empresas.
Vinicius Ramos alertou para os perigos de coletar dados sem um filtro claro de negócio:
“Na medida em que a gente tem um volume muito grande de informação, eu tenho que ter clareza de qual informação importa para mim de fato, qual informação ela tem realmente uma correlação com o meu resultado de negócio que eu estou buscando. Ter muitos dados aqui pode acabar virando uma armadilha gigante.”
Antes de pensar em implementar uma inteligência artificial generativa sofisticada na sua operação de marketing, é preciso olhar para a base. Muitas organizações cometem o erro de investir em dashboards visualmente impecáveis que, por trás, escondem planilhas desorganizadas e fontes de dados sujas.
A IA atua como um acelerador: se você alimentar o sistema com dados de baixa qualidade, ela apenas entregará erros de forma mais rápida e em maior escala. Arquitetura, engenharia e validação (data quality) são pré-requisitos inegociáveis para qualquer automação inteligente.
3. Estratégias “Always On”: recência, frequência e valor (RFV)
Um dos pontos mais críticos discutidos no podcast foi a degradação das bases de dados. Informações cadastrais mudam constantemente: pessoas casam, mudam de endereço, trocam de emprego ou alteram seus hábitos de consumo. No cenário B2B (Business to Business), essa dor é ainda mais latente, com profissionais mudando de cargo e de empresa a todo momento.
Por isso, processos de higienização e atualização de dados não podem ser campanhas pontuais de final de ano; eles devem ser estruturados no modelo always on (contínuo).
Para priorizar os esforços comerciais e de marketing dentro dessa base viva, a modelagem de RFV (Recência, Frequência e Valor) continua sendo uma metodologia essencial. Ela permite clusterizar os clientes em mapeamentos estratégicos claros:
- Topo da pirâmide: clientes com alta recência e frequência. Dependendo do seu modelo de negócio, a estratégia muda radicalmente. Em indústrias de ciclos longos (como a automotiva), esse cliente precisa ser mimado para garantir a fidelidade na recompra futura. Já no mercado de games (como um usuário engajado em Candy Crush), o comportamento já está consolidado, permitindo que a empresa foque esforços em reengajar a base da pirâmide.
- Potencial de crescimento: clientes que têm valor gerado, mas demandam ações específicas para aumentar o Lifetime Value (LTV).
- Em risco: consumidores que mostram sinais de abandono e exigem intervenção imediata para evitar o churn.
4. O fim do mito do “Last Click” e os modelos de atribuição
O debate também trouxe uma polêmica clássica do marketing digital: a dependência cega do modelo de atribuição de Último Clique (Last Click). Culpar ou dar todo o crédito de uma venda ao último canal onde o cliente clicou ignora completamente a complexidade da jornada de compra humana.
Antes de pesquisar no Google e fechar uma compra, o consumidor pode ter visto um outdoor, lido um artigo em um blog, assistido a um conteúdo em redes sociais e recebido um impacto via WhatsApp.
O Founder & CEO da Just a Little Data, ilustrou esse cenário com uma experiência prática em uma mesa de performance bancária:
“Se eu estiver fazendo venda de seguro viagem… o last click ali super funcionava, porque o contexto da pessoa era muito bom… Agora eu quero vender seguros B2B. A gente começou a falar… pau comendo, muito clique, muito clique, nenhuma conversão. Qual que era o modelo de atribuição? Last click. Dane-se, tua performance é uma porcaria… Mas eles estavam batendo recorde de venda porque a gente estava impactando a pessoa, gerando interesse nela, e ela estava ligando para o gerente da loja.”
Denys Fehr
Ao desligarem as campanhas digitais como teste, as vendas na ponta física desabaram. A lição é clara: o modelo de atribuição precisa refletir a natureza do seu negócio. Decisões complexas de compra exigem modelos de pesos múltiplos, que entendam a participação de cada canal na construção de valor da marca.
Conclusão
O ambiente técnico continua a expandir suas fronteiras. Se no passado a grande preocupação dos analistas era otimizar páginas para palavras-chave tradicionais (SEO), o cenário atual exige atenção para o GEO (Generative Engine Optimization) — a otimização para que sua marca seja encontrada e recomendada por ferramentas conversacionais como o ChatGPT e o Gemini.
Para vencer nessa nova era, sua empresa não precisa de mais ferramentas isoladas; precisa de uma arquitetura unificada de dados e de uma estratégia sólida de relacionamento que coloque o cliente no centro.
Quer conferir o debate completo?
Este artigo trouxe apenas alguns dos insights valiosos discutidos pelos maiores especialistas de dados do mercado. Para entender os bastidores reais dessas estratégias, ouvir os cases práticos e capturar os “pequenos hacks” que geram grandes escalas de produtividade, não perca o episódio completo!
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